חברת הבינה המלאכותית Nace AI השיקה את Drex Max, מודל לקבלת החלטות מולטי-מודאלי (Multimodal Decision Model) המיועד לסוכני בינה מלאכותית (AI Agents) המפעילים מחשבים ודפדפנים. המודל החדש מסוגל לעבד טקסט ותמונות ומחזיר הסתברויות מכוילות (calibrated probabilities) מבלי לייצר טקסט חופשי כלל. על פי נתוני החברה, Drex Max רשם ציון של 67.59 במדד ההחלטות הציבורי Decision Index 0.3.2 - תוצאה הגבוהה ב-6.9 נקודות מהמודל המתחרה Jev 1.14 של חברת TypeSafe AI - תוך שהוא מציע תמחור של 0.06 דולר בלבד למיליון טוקנים של קלט.
לא מייצר טקסט, רק מחליט: ארכיטקטורה ממוקדת לסוכנים
בשונה ממודלי שפה גדולים (LLM) סטנדרטיים המייצרים מילים, Drex Max בנוי במיוחד עבור קבלת החלטות מובנות בלחיצה אחת. מפתחי סוכנים מעבירים למודל תיאור מצב נוכחי (State) לצד שאלות מוגדרות, והמודל מחזיר התפלגות הסתברויות עבור כל תשובה בקריאת HTTP בודדת. המודל אינו מסוגל לייצר טקסט חופשי, ועונה אך ורק מתוך האפשרויות שסופקו לו מראש.
שאילתות למודל תומכות בשלושה סוגי שאלות מוגדרים:
- שאלות כן/לא (noul): קבלת הסתברות לנכונות קביעה מוגדרת.
- בחירה מרובה (choice): בחירת התווית המתאימה מתוך רשימת אפשרויות.
- סולם מדורג (score): דירוג התשובה על גבי סולם מוגדר מראש.
בגזרת עיבוד התמונות, Drex Max הוא המודל הראשון בסדרת Drex שמסוגל לעבד קלט חזותי כמו צילומי מסך. המודל תומך בהעלאת עד 8 תמונות (בפורמטים PNG, JPEG או WebP) בכל בקשה, במשקל מרבי של 16 מגה-בייט לתמונה ועד 32 מגה-בייט בסך הכול. כל תמונה מותאמת אוטומטית לגודל מרבי של כ-1.64 מיליון פיקסלים (1,280×1,280) וצורכת עד 1,602 טוקנים לכל שאלה. המפתחים יכולים לספק עד 16 שאלות בבקשה בודדת, והמודל תומך בחלון הקשר (Context Window) של עד 262,144 טוקנים לשאלה דרך ממשק ה-API.
ביצועים ומהירות: שיאים חדשים במדדי ההחלטה
במבחני הביצועים שפרסמה Nace AI, שהתבססו על אימון על גבי נתוני האימון הרשמיים ובחינה על גבי ערכות נתונים שמורות, הציג Drex Max עדיפות בולטת במגוון מדדים המיועדים לסוכנים אוטונומיים ולעיבוד חזותי.
במדד ההחלטות הכללי Decision Index 0.3.2 הגיע המודל לציון 67.6 (מול 60.7 למודל Jev 1.14 ו-61.3 למודל Drex 2.0). במדד הראייה הממוחשבת הציבורי הגיע Drex Max לציון של 74.5, לעומת ציון של 63.9 שהשיג GPT-6 Luna Decisions. כמו כן, במבחן קריאת הכלים של BFCL השיג המודל ציון של 98.2, במבחן JevBench הגיע ל-92.2 (לעומת 86.7 של Jev 1.14), ובמבחן Mind2Web רשם ציון של 88.6. במבחן InfographicVQA הגיע המודל לציון של 98.8, ובמבחן OSWorld-Verified רשם תוצאה של 0.780.
לצד זאת, נרשמו גם מדדים שבהם המודל פיגר אחרי המתחרים. במבחן MMLU-Pro קיבל Drex Max ציון של 72.5 לעומת 82.1 של Jev 1.14, במבחן HLE קיבל 19.0 (לעומת 19.4), ובמבחן Hateful Memes קיבל 70.6 לעומת 71.2 של GPT-6 Luna Decisions.
מבחינת זמני תגובה, מדווחת החברה על חציון זמן תגובה של 174 מילי-שניות להחלטה המבוססת על צילום מסך, לעומת חציון של 253 מילי-שניות אצל Jev 1.14 במבחן של 243 שאלות. יתרה מזו, Drex Max מקבל צילומי מסך בכל גודל, בעוד המתחרה דוחה כ-15.9% מהצילומים בשל מגבלות גודל. לאורך שורת המבחנים כולה דיווחה החברה על חציון השהיה של 183 מילי-שניות.
השוואת דגמים, תמחור ונגישות
המודל זמין בלעדית כשירות מנוהל (Hosted API) דרך קונסולת הפיתוח של Nace AI תחת המזהה הקבוע drex-max. החברה לא פרסמה את משקלי המודל (Weights) או את מספר הפרמטרים שלו, ולא הציעה גרסאות להרצה מקומית.
להלן השוואה בין המודלים המובילים בשוק לקבלת החלטות:
| מאפיין | Drex Max | Jev 1.14 | Drex 2.0 | d3-flash |
|---|---|---|---|---|
| חברה מפתחת | Nace AI | TypeSafe AI | Nace AI | vLLM Semantic Router |
| מספר פרמטרים | לא פורסם | לא פורסם | 35B כולל (~3B פעילים) | 8.39B |
| חלון הקשר | 262,144 טוקנים | 64K (עד 262K) | 16,384 (עד 131,072) | לא פורסם |
| סוגי קלט | טקסט, תמונות | טקסט | טקסט | טקסט, תמונות, וידאו |
| רישוי | מסחרי סגור | מסחרי סגור | Nace.AI Open RAIL-M | Apache-2.0 |
| Decision Index (ציבורי) | 67.6 | 60.7 | 61.25 | 57.8 |
| מחיר ל-1M טוקנים קלט | $0.06 | $0.042 | $0.06 | בחינם (אירוח עצמי) |
מבחינת תמחור, Nace AI גובה 0.06 דולר בלבד לכל מיליון טוקנים של קלט, כאשר טוקנים של פלט אינם מחויבים כלל מאחר שהמודל מחזיר הסתברויות ישירות. חשבונות חדשים מקבלים קרדיט התחלתי של 25 דולר, ובקשות שנכשלו אינן מחויבות בתשלום.
למה זה חשוב לך
עבור חברות ישראליות המפתחות סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים, מודל כמו Drex Max עשוי לייעל משמעותית תהליכי קבלת החלטות הדורשים מהירות ואמינות, במיוחד באוטומציה של ממשקי משתמש וסוכנים הפועלים על מחשבים. התמחור הנמוך יחסית והיעדר חיוב על טוקני פלט עשויים להוזיל משמעותית את עלויות ההפעלה של מערכות המבוססות על החלטות תכופות. עם זאת, כדאי לקחת בחשבון שמדובר בשירות סגור ללא אפשרות הרצה מקומית, מה שעלול להשפיע על שיקולי פרטיות, ריבונות נתונים ותלות בספק יחיד עבור ארגונים בישראל.
התוכן בכתבה זו נועד לספק סקירה כללית בלבד ואינו מהווה תחליף לייעוץ מקצועי פרטני. המערכת אינה אחראית לכל נזק או הפסד שייגרם כתוצאה מהסתמכות על המידע המוצג.
קראו גם: ארה"ב מקשיחה עמדות מול DeepSeek; החברה מתכננת שבבים עם וואווי · בינה מלאכותית מנבאת את סיכויי ההישרדות של חולי סרטן מתמונת פנים
